多表操作
創建模型
實例:我們來假定下面這些概念,字段和關系
作者模型:一個作者有姓名和年齡。
作者詳細模型:把作者的詳情放到詳情表,包含生日,手機號,家庭住址等信息。作者詳情模型和作者模型之間是一對一的關系(one-to-one)
出版商模型:出版商有名稱,所在城市以及email。
書籍模型: 書籍有書名和出版日期,一本書可能會有多個作者,一個作者也可以寫多本書,所以作者和書籍的關系就是多對多的關聯關系(many-to-many);一本書只應該由一個出版商出版,所以出版商和書籍是一對多關聯關系(one-to-many)。
模型建立如下:
from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) age=models.IntegerField() # 與AuthorDetail建立一對一的關系 authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)
class AuthorDetail(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) birthday=models.DateField() telephone=models.BigIntegerField() addr=models.CharField( max_length=64) class Publish(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) city=models.CharField( max_length=32) email=models.EmailField() class Book(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField( max_length=32) publishDate=models.DateField() price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) # 與Publish建立一對多的關系,外鍵字段建立在多的一方 publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) # 與Author表建立多對多的關系,ManyToManyField可以建在兩個模型中的任意一個,自動創建第三張表 authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
生成表如下:
注意事項:
- 表的名稱
myapp_modelName
,是根據 模型中的元數據自動生成的,也可以覆寫為別的名稱 id
字段是自動添加的- 對於外鍵字段,Django 會在字段名上添加"_id" 來創建數據庫中的列名
- 這個例子中的
CREATE TABLE
SQL 語句使用PostgreSQL 語法格式,要注意的是Django 會根據settings 中指定的數據庫類型來使用相應的SQL 語句。 - 定義好模型之后,你需要告訴Django _使用_這些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中設置,在其中添加
models.py
所在應用的名稱。 - 外鍵字段 ForeignKey 有一個 null=True 的設置(它允許外鍵接受空值 NULL),你可以賦給它空值 None 。
添加表紀錄
操作前先簡單的錄入一些數據:
publish表:
author表:
authordetail表:
一對多
方式1: publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj) 方式2: book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)
核心:book_obj.publish與book_obj.publish_id是什么?
多對多
# 當前生成的書籍對象 book_obj=Book.objects.create(title="追風箏的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1) # 為書籍綁定的做作者對象 yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主鍵為2的紀錄 egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主鍵為1的紀錄 # 綁定多對多關系,即向關系表book_authors中添加紀錄 book_obj.authors.add(yuan,egon) # 將某些特定的 model 對象添加到被關聯對象集合中。 ======= book_obj.authors.add(*[])
數據庫表紀錄生成如下:
book表
book_authors表
核心:book_obj.authors.all()是什么?
多對多關系其它常用API:
book_obj.authors.remove() # 將某個特定的對象從被關聯對象集合中去除。 ====== book_obj.authors.remove(*[]) book_obj.authors.clear() #清空被關聯對象集合 book_obj.authors.set() #先清空再設置
基於對象的跨表查詢
一對多查詢(Publish 與 Book)
正向查詢(按字段:publish):
# 查詢主鍵為1的書籍的出版社所在的城市 book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first() # book_obj.publish 是主鍵為1的書籍對象關聯的出版社對象 print(book_obj.publish.city)
反向查詢(按表名:book_set):
publish=Publish.objects.get(name="蘋果出版社") #publish.book_set.all() : 與蘋果出版社關聯的所有書籍對象集合 book_list=publish.book_set.all() for book_obj in book_list: print(book_obj.title)
一對一查詢(Author 與 AuthorDetail)
正向查詢(按字段:authorDetail):
egon=Author.objects.filter(name="egon").first() print(egon.authorDetail.telephone)
反向查詢(按表名:author):
# 查詢所有住址在北京的作者的姓名 authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing") for obj in authorDetail_list: print(obj.author.name)
多對多查詢 (Author 與 Book)
正向查詢(按字段:authors):
# 金瓶眉所有作者的名字以及手機號 book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first() authors=book_obj.authors.all() for author_obj in authors: print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)
反向查詢(按表名:book_set):
# 查詢egon出過的所有書籍的名字 author_obj=Author.objects.get(name="egon") book_list=author_obj.book_set.all() #與egon作者相關的所有書籍 for book_obj in book_list: print(book_obj.title)
注意:
你可以通過在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定義中設置 related_name 的值來覆寫 FOO_set 的名稱。例如,如果 Article model 中做一下更改:
publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')
那么接下來就會如我們看到這般:
# 查詢 人民出版社出版過的所有書籍 publish=Publish.objects.get(name="人民出版社") book_list=publish.bookList.all() # 與人民出版社關聯的所有書籍對象集合
基於雙下划線的跨表查詢
Django 還提供了一種直觀而高效的方式在查詢(lookups)中表示關聯關系,它能自動確認 SQL JOIN 聯系。要做跨關系查詢,就使用兩個下划線來鏈接模型(model)間關聯字段的名稱,直到最終鏈接到你想要的model 為止。
''' 正向查詢按字段,反向查詢按表名小寫用來告訴ORM引擎join哪張表 '''
一對多查詢
# 練習: 查詢蘋果出版社出版過的所有書籍的名字與價格(一對多) # 正向查詢 按字段:publish queryResult=Book.objects .filter(publish__name="蘋果出版社") .values_list("title","price") # 反向查詢 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="蘋果出版社") .values_list("book__title","book__price")
多對多查詢
# 練習: 查詢alex出過的所有書籍的名字(多對多) # 正向查詢 按字段:authors: queryResult=Book.objects .filter(authors__name="yuan") .values_list("title") # 反向查詢 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="yuan") .values_list("book__title","book__price")
一對一查詢
# 查詢alex的手機號 # 正向查詢 ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone") # 反向查詢 ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")
進階練習(連續跨表)
# 練習: 查詢人民出版社出版過的所有書籍的名字以及作者的姓名 # 正向查詢 queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","authors__name") # 反向查詢 queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 練習: 手機號以151開頭的作者出版過的所有書籍名稱以及出版社名稱
# 方式1: queryResult=Book.objects .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name") # 方式2: ret=Author.objects .filter(authordetail__telephone__startswith="151") .values("book__title","book__publish__name")
related_name
反向查詢時,如果定義了related_name ,則用related_name替換表名,例如:
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
# 練習: 查詢人民出版社出版過的所有書籍的名字與價格(一對多)
# 反向查詢 不再按表名:book,而是related_name:bookList
queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("bookList__title","bookList__price")
聚合查詢與分組查詢
聚合
aggregate(*args, **kwargs)
# 計算所有圖書的平均價格 >>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35}
aggregate()是QuerySet 的一個終止子句,意思是說,它返回一個包含一些鍵值對的字典。鍵的名稱是聚合值的標識符,值是計算出來的聚合值。鍵的名稱是按照字段和聚合函數的名稱自動生成出來的。如果你想要為聚合值指定一個名稱,可以向聚合子句提供它。
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')) {'average_price': 34.35}
如果你希望生成不止一個聚合,你可以向aggregate()子句中添加另一個參數。所以,如果你也想知道所有圖書價格的最大值和最小值,可以這樣查詢:
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')) {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
分組
###################################--單表分組查詢--#######################################################
查詢每一個部門名稱以及對應的員工數 emp: id name age salary dep 1 alex 12 2000 銷售部 2 egon 22 3000 人事部 3 wen 22 5000 人事部 sql語句: select dep,Count(*) from emp group by dep; ORM: emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id") ###################################--多表分組查詢--###########################
多表分組查詢: 查詢每一個部門名稱以及對應的員工數 emp: id name age salary dep_id 1 alex 12 2000 1
2 egon 22 3000 2
3 wen 22 5000 2 dep id name 1 銷售部 2 人事部 emp-dep: id name age salary dep_id id name 1 alex 12 2000 1 1 銷售部 2 egon 22 3000 2 2 人事部 3 wen 22 5000 2 2 人事部 sql語句: select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id ORM: dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

class Emp(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) age=models.IntegerField() salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) dep=models.CharField(max_length=32) province=models.CharField(max_length=32)
annotate()為調用的QuerySet中每一個對象都生成一個獨立的統計值(統計方法用聚合函數)。
總結 :跨表分組查詢本質就是將關聯表join成一張表,再按單表的思路進行分組查詢。
查詢練習
(1) 練習:統計每一個出版社的最便宜的書
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")) for publish_obj in publishList: print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)
annotate的返回值是querySet,如果不想遍歷對象,可以用上valuelist:
queryResult= Publish.objects
.annotate(MinPrice=Min("book__price")) .values_list("name","MinPrice") print(queryResult)

''' SELECT "app01_publish"."name", MIN("app01_book"."price") AS "MinPrice" FROM "app01_publish" LEFT JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id") GROUP BY "app01_publish"."nid", "app01_publish"."name", "app01_publish"."city", "app01_publish"."email" '''
(2) 練習:統計每一本書的作者個數
ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))
(3) 統計每一本以py開頭的書籍的作者個數:
queryResult=Book.objects .filter(title__startswith="Py") .annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 統計不止一個作者的圖書:
queryResult=Book.objects .annotate(num_authors=Count('authors')) .filter(num_authors__gt=1)
(5) 根據一本圖書作者數量的多少對查詢集 QuerySet進行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
(6) 查詢各個作者出的書的總價格:
# 按author表的所有字段 group by queryResult=Author.objects
.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
.values_list("name","SumPrice") print(queryResult)
F查詢與Q查詢
F查詢
在上面所有的例子中,我們構造的過濾器都只是將字段值與某個常量做比較。如果我們要對兩個字段的值做比較,那該怎么做呢?
Django 提供 F() 來做這樣的比較。F() 的實例可以在查詢中引用字段,來比較同一個 model 實例中兩個不同字段的值。
# 查詢評論數大於收藏數的書籍 from django.db.models import F Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))
Django 支持 F() 對象之間以及 F() 對象和常數之間的加減乘除和取模的操作。
# 查詢評論數大於收藏數2倍的書籍 Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)
修改操作也可以使用F函數,比如將每一本書的價格提高30元:
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
Q查詢
filter() 等方法中的關鍵字參數查詢都是一起進行“AND” 的。 如果你需要執行更復雜的查詢(例如OR 語句),你可以使用Q 對象。
from django.db.models import Q Q(title__startswith='Py')
Q 對象可以使用& 和| 操作符組合起來。當一個操作符在兩個Q 對象上使用時,它產生一個新的Q 對象。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
等同於下面的SQL WHERE 子句:
WHERE name ="yuan" OR name ="egon"
你可以組合& 和| 操作符以及使用括號進行分組來編寫任意復雜的Q 對象。同時,Q 對象可以使用~ 操作符取反,這允許組合正常的查詢和取反(NOT) 查詢:
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")
查詢函數可以混合使用Q 對象和關鍵字參數。所有提供給查詢函數的參數(關鍵字參數或Q 對象)都將"AND”在一起。但是,如果出現Q 對象,它必須位於所有關鍵字參數的前面。例如:
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python" )